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《最优化方法及其应用》课程实验报告项目名称:最优化方法课程实验学生姓名:学生学号:指导教师:完成日期:2014-01-04项目一一维搜索算法(一)[实验目的]编写加步探索法、对分法、Newton法的程序。[实验准备]1.掌握一维收搜索中搜索区间的加步探索法的思想及迭代步骤;2.掌握对分法的思想及迭代步骤;3.掌握Newton法的思想及迭代步骤。[实验内容及步骤]编程解决以下问题:1.用加步探索法确定一维最优化问题的搜索区间,要求选取.加步探索法算法的计算步骤:(1)选取初始点,计算.给出初始步长,加步系数,令。(2)比较目标函数值.令kkkhtt1,计算)(11kkt,若kk1,转(3),否则转(4)。(3)加大探索步长.令,同时,令,转(2)。(4)反向探索.若,转换探索方向,令,转(2)。否则,停止迭代,令。加步探索法算法的计算框图12)(min30tttt2,1,000ht])0[)(0[max00ttt,或,)(00t00h10kkkhh1,ktt,1kktt1kk0k,kkhh1ktt11min{}max{}kkattbtt,,,程序清单加步探索法算法程序见附录1实验结果运行结果为:2.用对分法求解,已知初始单谷区间,要求按精度,分别计算.对分法迭代的计算步骤:(1)确定初始搜索区间],[ba,要求。(2)计算],[ba的中点)(21bac.(3)若0)(c,则ca,转(4);若0)(c,则ct*,转(5);若0)(c,则cb,转(4).(4)若||ba,则)(21*bat,转(5);否则转(2).(5)打印*t,结束对分法的计算框图)2()(minttt]5,3[],[ba3.0001.0'()0'()0ab,程序清单对分法程序见附录2实验结果运行结果为:3.用Newton法求解,已知初始单谷区间,要求精度.Newton法的计算步骤(1)确定初始搜索区间],[ba,要求(2)选定0t(3)计算(4)若||0tt,则tt0,转(3);否则转(5).(5)打印,结束.Newton法的计算框图12)(min3ttt]1,0[],[ba01.0'()0'()0ab,000'()/()tttt()tt,程序清单Newton法程序见附录3实验结果运行结果为:项目二一维搜索算法(二)[实验目的]编写黄金分割法、抛物线插值法的程序。[实验准备]1.掌握黄金分割法的思想及迭代步骤;2.掌握抛物线插值法的思想及迭代步骤。[实验内容及步骤]编程解决以下问题:1.用黄金分割法求解,已知初始单谷区间,要求精度.)2()(minttt]5,3[],[ba001.0黄金分割法迭代步骤:(1)确定)(t的初始搜索区间][ba,.(2)计算)(382.02abat(3)计算)(618.01abat(4)若||21tt,则打印221*ttt,结束;否则转(5).(5)判别是否满足21:若满足,则置12122,,ttta然后转(3);否则,置)()(22221211tabttttb,,,,然后转(4).黄金分割法的计算框图:程序清单黄金分割法程序见附录4实验结果运行结果为:2.用抛物线插值法求解,已知初始单谷区间.抛物线插值法的计算步骤:(1))()(0tt,所以相对0t来说t是好点,故划掉区间],[20tt,保留],[01tt为新区间,故置)()(0202tttt,,)()(00tttt,,1t保持不变;(2))()(0tt,所以相对t来说0t是好点,故划掉区间],[1tt,保留],[2tt为新区间,故置)()(11tttt,,0t与2t保持不变;程序清单抛物线插值法程序见附录5实验结果运行结果为:项目三常用无约束最优化方法(一)[实验目的]3728)(min23xxxxf001.0]20[][,,,ba编写最速下降法、Newton法(修正Newton法)的程序。[实验准备]1.掌握最速下降法的思想及迭代步骤。2.掌握Newton法的思想及迭代步骤;3.掌握修正Newton法的思想及迭代步骤。[实验内容及步骤]编程解决以下问题:1.用最速下降法求.最速下降法计算步骤(1)0,0)(,)0(kX令精度容许误差取初始点(2))()()(kkXfp计算(3)0)()(4,,?否则转取若是迭代终止检验kkXXp(4)))(()(min:)()()()(0一维搜索求最优步长kkkkkkpXfpXf0)()()1(2,1:,转令令kkpXXkkkk最速下降法的计算框图程序清单最速下降法程序见附录6实验结果运行结果为:22120min()25[22]0.01TfXxxX,,,2.用Newton法求,初始点.Newton法的计算步骤(1)给定初始点(0)x,及精度0,令0k;(2)若()()kfX,停止,极小点为()kx,否则转步骤(3);(3)计算12()()kfX,令1()()()()()kkksHXfX;令(1)()()kkkxxs,1kk,转步骤(2)。程序清单Newton法程序见附录7实验结果运行结果为:3.用修正Newton求22121212min()60104fXxxxxxx0[00]0.01TX,,,初始点.修正Newton的计算步骤(1)给定初始点(0)x,及精度0,令0k;(2)若()()kfX,停止,极小点为()kx,否则转步骤(3);(3)计算12()()kfX,令1()()()()()kkksHXfX;(4)用一维搜索法求,使得()()()()()0()min()kkkkkfXSfXS,令(1)()()()kkkkXXS,1kk,转步骤(2)。程序清单修正Newton程序见附录8实验结果运行结果为:项目四常用无约束最优化方法(二)实验目的编写共轭梯度法、变尺度法(DFP法和BFGS法)程序。221212min()4(1)2(1)10fXxxxx0[00]0.01TX,,实验准备1.掌握共轭方向法的思路及迭代过程;2.掌握共轭梯度法的思想及迭代步骤;3.掌握DFP法和BFGS法的思想及迭代步骤。实验内容及步骤编程解决以下问题:1.用共轭梯度法求得,取初始点,.共轭梯度法算法步骤(1)给定初始点(0)x,及精度0;(2)若(0)()fx,停止,极小值点为(0)x,否则转步骤(3);(3)取(0)(0)()pfx,且置0k;(4)用一维搜索法求kt,使得()()()()0()minkkkkktfxtpfxtp,令,(1)()()kkkkxxtp,转步骤5;(5)若(1)()kfx,停止,极小值点为(1)kx,否则转步骤(6);(6)若1kn,令(0)()nxx,转步骤(3),否则转步骤(7);(7)令(1)(1)()()kkkkpfxp,2(1)2()()()kkkfxfx,置1kk,转步骤(4)。程序清单共轭梯度法程序见附录9实验结果运行结果为:)4min(2221xxTX]11[0,01.02.用共轭梯度法求,自定初始点,.程序清单共轭梯度法程序见附录9实验结果运行结果为:3.用DFP法求,初始点.DFP法的具体迭代步骤如下:(1)给定初始点,迭代精度,维数n(2)置0→k,单位矩阵I→,计算。(3)计算搜索方向(4)进行一维搜索求,使221212min()2fXxxxx01.02212min()4(5)(6)fXxx01.0]98[0,,TX得迭代新点(5)检验是否满足迭代终止条件‖‖≤?若满足,停止迭代,输出最优解,;否则进行下一步。(6)检查迭代次数,若k=n,则置,转向步骤(2);若kn,则进行下一步。(7)计算:。然后,置k+1→k,转向步骤(3)。DFP法的计算框图程序清单DFP法程序见附录10实验结果运行结果为:项目五常用约束最优化方法[实验目的]编写外点罚函数法、外点罚函数法的程序。[实验准备]1.掌握外点罚函数法的思想及迭代步骤;2.掌握内点罚函数法的思想及迭代步骤。[实验内容及步骤]编程解决以下问题:1.用外点罚函数法编程计算精度.外点法的计算步骤:(1)给定初始点x(0),初始罚因子)1(,放大系数c1;允许误差e0,设置k=1;(2)以x(k-1)作为搜索初始点,求解无约束规划问题)()(minxPxf,令x(k)为所求极小点。(3)当exPk)()(,则停止计算,得到点x(k);否则,令)()1(kkc,返回(2)执行。程序清单外点罚函数法程序见附录11实验结果实验结果为,,,01)(0ln)(..)(min2112121xxXhxXgtsxxXf510运行结果为:2.用内点罚函数法编程计算初始点取为,初始障碍因子取,缩小系数取.内点罚步骤:(1)给定初始内点Sx)0(,允许误差e0,障碍参数)1(,缩小系数)1,0(b,置k=1;(2)以)1(kx为初始点,求解下列规划问题:SxtsxBxfk..)()(min)(,令)(kx为所求极小点(3)如果exBkk)()()(,则停止计算,得到结果)(kx,(4)否则令)()1(kkb,置k=k+1,返回(2)。内点罚计算框图.,,001..)1(31min21231xxtsxxTX]43[0,101u1.0c程序清单内点罚函数法程序见附录12实验结果运行结果为:附录1#includeiostream.h#includeLIMITS.H#defineMAX20480doublefun(doublex){returnx*x*x-2*x+1;}doubleMax_Num(doublea,doubleb){if(ab)returna;elsereturnb;}doubleMin_Num(doublea,doubleb){if(ab)returna;elsereturnb;}voidStepAdding_Search(double&a,double&b){doublet[MAX]={0};doubleh[MAX]={0};doublef[MAX]={0};doubleresult=0;doublep=2;t[0]=0;h[0]=1;f[0]=fun(t[0]);for(intk=0;kMAX-1;k++){t[k+1]=t[k]+h[k];f[k+1]=fun(t[k+1]);if(f[k+1]f[k]){h[k+1]=p*h[k];result=t[k];t[k]=t[k+1];f[k]=f[k+1];}elseif(k==0){h[k]=-h[k];result=t[k+1];}else{a=Min_Num(result,t[k+1]);b=Max_Num(result,t[k+1]);}}}intmain(){doublea=0.0;doubleb=0.0;StepAdding_Search(a,b);cout该问题的根的搜索空间是:[a,b]\n;return0;}附录2#includeiostream.h#includemath.h#defineeps0.001doublefun(doublex){returnx*x+2*x;}doublediff_fun(doublex){return2*x+2;}doubledichotomy(doublea,
本文标题:最优化方法课程实验报告
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